À l’hôpital Providence, l’enjeu n’est plus seulement d’installer de nouveaux outils numériques pour les soignants, mais de s’assurer qu’ils les utilisent réellement et en tirent un bénéfice concret. Une approche axée sur la mesure de l’impact et l’accompagnement personnalisé permet de transformer les technologies prometteuses en améliorations durables de la pratique médicale.
Maulin Shah, directeur médical de l’informatique (CMIO) chez Providence, et Staci Wendt, directrice du Providence Health Research Accelerator, incarnent cette nouvelle philosophie. Leur collaboration repose sur un principe simple : concevoir des solutions adaptées aux besoins des cliniciens, puis évaluer rigoureusement leur efficacité sur le terrain.
« Avoir une Ferrari dans le garage ne sert à rien », illustre M. Shah. L’acquisition d’outils sophistiqués ne se traduit pas automatiquement par une amélioration des soins si ces derniers restent inutilisés. C’est là que le Providence Health Research Accelerator (HRA) entre en jeu. L’HRA travaille en étroite collaboration avec les équipes informatiques et opérationnelles pour évaluer l’impact des nouvelles technologies sur la charge de travail des soignants, l’expérience des patients et l’organisation du travail.
Une étude récente portant sur l’outil DAX Copilot, un assistant de documentation clinique, a mis en lumière des résultats encourageants. Un déploiement progressif et aléatoire de l’outil a permis de constater une diminution d’environ 2,5 heures par semaine du temps consacré à la documentation administrative par les médecins qui l’utilisaient, comparé à ceux qui n’y avaient pas accès. Les soignants ont également exprimé une réduction de leur frustration liée à la documentation.
« Nous avons constaté une baisse d’environ deux heures et demie par semaine du temps passé en pyjama pour nos cliniciens qui utilisaient [DAX] par rapport à nos cliniciens qui ne l’étaient pas », explique Mme Wendt.
L’équipe de recherche a combiné des données subjectives (enquêtes sur le bien-être des soignants) et des données objectives (temps passé dans les dossiers patients) pour obtenir une vision complète de l’impact de l’outil. Cette approche rigoureuse permet d’identifier les facteurs qui favorisent ou entravent l’adoption des nouvelles technologies et d’adapter les stratégies de déploiement en conséquence.
L’équipe de M. Shah, forte de 500 informaticiens cliniques, est chargée de mettre en œuvre ces recommandations sur le terrain, au sein du vaste réseau de Providence qui comprend 52 hôpitaux et plus de 1 000 cliniques. Elle utilise les données d’utilisation, les retours des médecins et des « cartes thermiques » pour identifier les domaines où un accompagnement personnalisé peut apporter le plus de valeur.
L’équipe a observé des schémas d’adoption prévisibles : des utilisateurs enthousiastes, un groupe hésitant nécessitant un accompagnement et un groupe plus réticent. M. Shah souligne qu’il ne s’agit pas d’une simple installation, mais d’un processus d’apprentissage continu. Les utilisateurs expérimentés bénéficient d’un soutien ciblé pour tirer pleinement parti des nouvelles fonctionnalités, qui peuvent parfois augmenter la charge cognitive.
La mesure est au cœur de cette démarche d’amélioration continue. Les dirigeants de Providence insistent sur la nécessité de distinguer l’utilisation d’un outil de son impact réel sur les soins. Il est essentiel de surveiller des indicateurs clés de performance (KPI) tels que le temps passé dans la documentation, la satisfaction des patients et des soignants, et d’analyser les causes des succès et des échecs.
Providence a également mis en place un processus d’évaluation rigoureux pour les outils d’intelligence artificielle (IA), en privilégiant la sécurité, la fiabilité et l’alignement sur la stratégie globale de l’organisation. L’objectif est de réduire la charge administrative et de faire de Providence « le meilleur endroit pour donner et recevoir des soins ».
En conclusion, l’adoption des outils numériques est un processus complexe qui nécessite une approche méthodique, axée sur la mesure, l’accompagnement et l’adaptation continue. « L’adoption est primordiale », insiste M. Shah. Il ne suffit pas de lancer un nouveau logiciel, il faut s’assurer qu’il est utilisé de manière efficace et qu’il contribue à améliorer la qualité des soins.
Les clés du succès selon Providence :
- Considérer l’adoption comme un produit à part entière, avec un plan d’accompagnement et de suivi.
- Combiner des données subjectives et objectives pour évaluer l’impact réel des outils.
- Privilégier les déploiements progressifs ou aléatoires pour minimiser les risques et maximiser l’apprentissage.
- Anticiper les facteurs confondants et les intégrer dans l’analyse.
- Investir dans l’accompagnement personnalisé et la formation continue.
- Établir des critères d’évaluation clairs pour les outils d’IA.